當前位置:首頁 » 數據倉庫 » wxpython資料庫
擴展閱讀
webinf下怎麼引入js 2023-08-31 21:54:13
堡壘機怎麼打開web 2023-08-31 21:54:11

wxpython資料庫

發布時間: 2023-07-29 12:11:11

㈠ python用於web開發的第三方庫有哪些

1. wxPython

wxPython 是一個跨平台的 GUI 工具集,是 Python 語言的一套優秀的 GUI 圖形庫,允許程序員創建完整的、功能鍵全的 GUI 用戶界面。它以wxWidgets為基礎,可以分別在Windows、Mac OS、Linux上調用它們的本地組件,讓 GUI 程序在不同的平台上顯示對應的風格。

2. Kivy

Kivy 是一個開源庫,能夠讓使用相同源代碼創建的程序實現跨平台運行,而且它還可以做創新型用戶界面開發,如果有做創新型用戶界面的可以關注一下。

3. Dabo

Dabo是一個跨平台的應用程序開發框架,它使用Python語言開發,基於wxpython的再封裝庫。作為一個跨平台應用開發框架,它可以用來建立以數據為中心的應用程序,而且還提供資料庫訪問,商業邏輯以及用戶界面。

4. Flexx

Flexx 是一個Python工具包,可以用來創建圖形化界面程序,還支持使用 Web 技術進行界面的渲染,只要有 Python 和瀏覽器就可以運行。

5. Tkinter

這是一個跨平台圖形用戶界面GUI開發工具,是Tk圖形用戶界面工具包標準的Python介面,它很輕量,而且可以運行於絕大多數的Unix平台、Windows和Macintosh系統。

6. PyQt

PyQt 是一個非常全面的庫,是Python編程語言和Qt庫的成功融合。Qt本身是一個擴展的C++ GUI應用開發框架,可以在UNIX、Windows和Mac OS X上運行,而且能跨平台使用,被廣泛應用於許多行業。

7. PyGTK

PyGTK 主要適用於 Linux/UNIX 系統,基於老版本的 GTK+2 的庫提供綁定,藉助於底層 GTK+2 所提供的各種可視化元素和組件,能開發出在 GNOME 桌面系統上運行的軟體。值得一提的是,PyGTK 對 GTK+2 的C語言進行了簡單封裝,提供了面向對象的編程介面。

8. Pywin32

Windows Pywin32 庫允許我們像 VC 一樣的形式使用 Python 開發 win32 應用。Pywin32提供了很多訪問windows的API。較重要的三個模塊就是win32api、win32gui和win32con。

㈡ 請問python主要應用領域是什麼,哪方面用的多了.

python主要應用領域:

1、雲計算:

PYTHON語言算是雲計算最火的語言,典型應用OpenStack。

2、WEB前端開發

python相比php uby的模塊化設計,非常便於功能擴展;多年來形成了大量優秀的web開發框架,並且在不斷迭代;如目前優秀的全棧的django、框架flask,都繼承了python簡單、明確的風格,開發效率高、易維護,與自動化運維結合性好。

python已經成為自動化運維平台領域的事實標准;眾多大型網站均為Python開發,Youtube, Dropbox, 豆瓣。

3、人工智慧應用

基於大數據分析和深度學習而發展出來的人工智慧本質上已經無法離開python的支持,目前世界優秀的人工智慧學習框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及開源社區的神經網路庫Karas等是用python實現的。

甚至微軟的CNTK(認知工具包)也完全支持Python,而且微軟的Vscode都已經把Python作為第一級語言進行支持。

4、系統運維工程項目

Python在與操作系統結合以及管理中非常密切,目前所有linux發行版中都帶有python,且對於linux中相關的管理功能都有大量的模塊可以使用,例如目前主流的自動化配置管理工具:SaltStackAnsible(目前是RedHat的)。

目前在幾乎所有互聯網公司,自動化運維的標配就是python+Django/flask,另外,在虛擬化管理方面已經是事實標準的openstack就是python實現的,所以Python是所有運維人員的必備技能。

5、金融理財分析

量化交易,金融分析,在金融工程領域,Python語言不但在用,且用的最多,而且重要性逐年提高。原因:作為動態語言的Python,語言結構清晰簡單,庫豐富,成熟穩定,科學計算和統計分析都很牛逼,生產效率遠遠高於c,c++,java,尤其擅長策略回測。

5、大數據分析

Python語言相對於其它解釋性語言最大的特點是其龐大而活躍的科學計算生態,在數據分析、交互、可視化方面有相當完善和優秀的庫(python數據分析棧:Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython)

並且還形成了自己獨特的面向科學計算的Python發行版Anaconda,而且這幾年一直在快速進化和完善,對傳統的數據分析語言如R MATLAB SAS Stata形成了非常強的替代性。